本文關(guān)鍵詞： 語聲恢復(fù) 壓縮感知 稀疏表示　出處：《信號處理》2014年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：本文討論的語聲信息恢復(fù)旨在提高帶噪語聲的可懂度。通過類比聽覺掩蔽與視覺閉塞,在基于稀疏表示的圖像去噪思想啟發(fā)下,本文提出了基于壓縮感知理論的稀疏表示語聲恢復(fù)模型、數(shù)學(xué)表達(dá)式以及算法。與傳統(tǒng)的語聲增強算法不同,本文模型與算法的特點在于具備有效消除全局噪聲干擾和恢復(fù)局部被噪聲掩蔽的語聲成分的雙重能力,有效提高了處理后語聲的可懂度。仿真實驗和客觀語聲質(zhì)量測度驗證了提出的模型與算法的可行性、有效性以及優(yōu)越性。
[Abstract]:The speech information restoration discussed in this paper aims to improve the intelligibility of noisy speech. By analogy between auditory masking and visual blocking, the image denoising idea based on sparse representation is used. This paper presents a sparse representation speech restoration model, mathematical expressions and algorithms based on compressed perception theory, which are different from the traditional speech enhancement algorithms. The characteristic of the model and algorithm is that it can effectively eliminate the global noise interference and recover the local noise masked sound components. The intelligibility of the processed speech is improved effectively, and the feasibility, validity and superiority of the proposed model and algorithm are verified by simulation experiments and objective speech quality measurement.
【作者單位】： 中國科學(xué)院聲學(xué)研究所;
【分類號】：TN912.35

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本文編號：1495421